\section{Conclusão}
\label{conclusao}

Este trabalho mostrou uma comparação entre três técnicas de reconhecimento de padrões aplicada ao desafio de reconhecer letras em imagens. Foram explorados alguns parâmetros de cada técnica, buscando identificar uma configuração relevante e que retornasse um bom desempenho.

Durante a experimentação, a identificação dos parâmetros da rede neural se mostrou como uma tarefa custosa. E mesmo os resultados obtidos foram sem uma relevância estatística adequada. Possivelmente, aumentar a variação do número de neurônios na camada intermediária e realizar múltiplas execuções de cada cenário possam gerar mais confiança nas escolhas dos parâmetros adequados.

Como resultado da comparação das técnicas, obtivemos bom desempenho da rede neural e da árvore de decisão, sendo justificável o pior desempenho por parte da rede bayesiana. Possivelmente, explorar outros classificadores seria um benefício adicional a este trabalho. Frey e Slate~\cite{Letter1991} apresentaram um desempenho de 80\% de resultados classificados corretamente. A rede neural conseguiu um desempenho de 88,14\% com um erro de 2 pontos percentuais e a árvore de decisão obteve um desempenho dentro deste intervalo, com um erro ainda menor.